FT(Fourier Transform)在滤波上的应用

最新推荐文章于 2022-11-08 07:42:40 发布

Upupup6

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分类专栏：识别 Machine Learning 文章标签：线性代数概率论算法

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本文探讨了傅里叶变换在滤波领域的应用。通过傅里叶变换确定信号的频率成分，以便去除不需要的部分。通过举例说明，阐述了如何利用低通滤波器通过积分来减少高频噪声，使图像变得更加平滑。通过对函数多次积分，展示滤波效果，强调傅里叶变换在选择和消除杂音项中的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数学真的是一个神奇的科学，美妙之处无法言语形容。

傅里叶变换的推导见博客：

对于非周期的函数就是周期T趋于0，将一般非周期的函数写作傅里叶级数的形式：

$f(t)=\frac{1}{2\pi }\int_{-\infty }^{+\infty }\int_{-\infty}^{+\infty}f(t)\ e^{-i\omega t}dt\ e^{i\omega t}\ d\omega$

其中：

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